画像認識に特化したディープラーニング開発体制による
AI画像認識 構築サービス
画像認識はディープラーニングと組み合わせることで、コンピュータ自らがその特徴量を獲得し、特定の分野では人間よりも早く画像を判断することができます。
そのため、ディープラーニングによる画像認識は、防犯安全対策、自動運転、医療診断、検品作業など、様々な分野での活用が期待されています。
当社の強みであるIPカメラシステムの数多くの実績と、AI画像認識技術の連動により、人間が画像を判別する作業をAIに置き換えられるような業務を洗い出して、シミュレーション、実証評価を実施後に、正式導入することでコスト削減、納期短縮、リアルタイム化、対応業務量の拡大など大きな成果を期待しています。
実際に画像認識の開発には、開発環境の構築後に訓練データを用いて学習済みモデルをプログラミングして作成しますが、当社ではデータの前処理、手法の選択、プログラミングなど開発手法を合理化して、従来開発期間を大幅に短縮いたします。
・「PoC(Proof of Concept/概念実証)」の実施による有効性を調査・検証
・ネットワークカメラ映像管理システムからAI画像認識までのトータルシステム提案・構築
・お客様がお持ちの映像の分析レポート提出など委託請負
「保有技術及び設備」
開発ツール、CaffeやTensorflow等各種フレームワーク技術、GPU関連コンポーネント、ハードウェア(高速GPUであるNVIDIA社のTesla V100を複数枚搭載)
「VMSとAI画像認識エンジンとの連携」
当社のネットワークカメラ管理システムである「SK VMS」に、SDKでAI画像認識を自由に組み込むことができます。(SK VMS+AI画像認識連動システム)
これにより、ネットワークカメラ映像管理システムからAI画像認識までのトータルシステム構築が可能となります。

「開発時の課題を解決します」
・データ前処理フェーズ
画像へのラベリング・タグ付け等の効率化で作業時間を短縮
・プログラミングフェーズ
ディープラーニング開発を各種効率化ツールにより開発時間を大幅に短縮
・判別・認識フェーズ
学習済みモデルをAPI経由で利用したり、組み込みデバイスへ簡単デプロイ可能
「画像認識による基本結果」
・画像分類=何があるのか
・物体検出=何がどこにあるのか
・セグメンテーション=何がどこにありどんな形か
(映像及び動画の利用)
「学習データ準備で学習データを増加させます」
学習データを加工し学習データの数量を増やすことによって、学習済みモデルの精度向上が期待できます。
「転移学習による精度向上ができます」
学習したモデルを再利用し、転移学習を行い精度向上を目指すことができます。
転移学習とは、追加の画像データで再度学習を行い、さらに精度の高いモデルが完成させることです。
「学習結果の可視化を行います」
様々なメトリクスで結果を可視化し読み取ることができます。
再現率、適合率、正解率、混同行列、精度損失、PR曲線
「迅速確実な推論を行います」
推論では、画像を与えると認識結果(物体名、位置、確信度)を簡単に応答させます。
新しい画像を入力として推論を簡単に試せるなど、結果をより理解しやすくするための機能を準備しています。
また、Webだけでなく、APIによる呼び出しや、学習環境とは別のエッジデバイス等へのモデルのデプロイにより、
学習済みモデルを使った推論が簡単に可能です。
「タグ付け作業を効率的に行います」
動画からキャプチャーした画像にタグ付けする場合、類似の画像に数多くの繰り返し作業を強いられます。
そこで、少ない画像数から仮学習したモデルで、残りの画像に推論することで仮のタグを付与して、微修正により大量画像へのタグ付けを行います。
AI画像認識ソリューション提供形態
AIカメラ導入適応ロードマップ
AI画像認識例
(下記写真クリックで認識ビデオ)
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- 駐車場の車両検出
- 映像から車両を検出します。車両の追跡、駐車時間の計測、台数計測、車種(小型車・大型車)の把握などが可能です。駐車場やパーキングエリアの管理に活用できます。
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- レーンの商品検出
- レーンを流れる商品の映像から、商品を検出します。商品の一つ一つにIDを割り振り、映像から消えるまで追跡します。
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- 特定物体の検温作業
- AIとサーマルカメラを連携することにより、物の温度記録を自動で生成し、高温検知時にはパトランプを点灯させます。
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- 輝度を補正するAIの適用
- 映像が暗い場合に、輝度を補正するAIを適用し、対象物が見えるような形式に変換することでAI画像認識の実施を可能にするケースがあります。
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- メーターの指針を検出
- メーターの指針を検出し、指針がなす角度をもとに、指し示す数値を算出して表示します。
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- 音声波形の評価
- 波形を画像認識し、基準となるラインを越えているかによって、「Loud」、「Normal」、「Quiet」の三段階で評価しています。
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- 人の動作を検知
- 手を挙げる操作、スマートフォンを使用(操作、電話をかける)する動作を検知し、動画のタイムライン上に表示します。
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- 水槽内の魚の検出と分類
- 水槽内を泳ぐ魚をリアルタイムに検出し、魚の種類を判別して、魚の名称を表示します。
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- マラソン大会 ランナーのカウント
- マラソン大会の映像から、ゼッケンを付けているランナーのみを検出し、カウントします。 ランナー以外(周りのギャラリー)はカウントしません。
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- 花火大会 花火の検出
- 花火大会の映像から、打ち上げられた花火を検出します。このAI画像認識の応用で、工場などの各種火花の検知などが可能となります。
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- 硬貨の検出と分類
- 瞬時に硬貨を検出して種類を分類(硬貨名称を表示)します。
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